协同过滤是推荐系统中最广泛使用的推荐算法。针对单机模型已经不能满足推荐系统的实时性与扩展性，提出一种基于Spark的分层协同过滤推荐算法。算法首先基于用户时间行为序列构建用户兴趣模型;其次基于RDD实现了并行化EM聚类算法，将用户划分为不同的用户簇;最后基于不同的用户簇实现了并行化Item-based协同过滤推荐算法。通过*天池数据集实验表明，该算法可明显减少推荐时间并提高了推荐准确度，具有良好的可扩展性。